我比较了2026年18个主要LLM API价格——相同的工作负载费用从0.018美元到2美元不等

我比较了 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek 和 Mistral 提供的 18 个模型的标准 API 标价。为了让数字更易于理解，我计算了相同示例工作负载在不同模型下的成本： 100,000 个输入 token 20,000 个输出 token 标准短上下文定价 不含批量、缓存、工具调用或优先级处理折扣 此工作负载的近似成本： Gemini 2.5 Flash-Lite: $0.018 DeepSeek V4 Flash: $0.0196 Mistral Small 4: $0.027 GPT-5.6 Luna: $0.044 DeepSeek V4 Pro: $0.0609 Mistral Large 3: $0.080 Grok 4.3: $0.175 Claude Haiku 4.5: $0.20 Grok 4.5: $0.32 Claude Sonnet 5: $0.40 GPT-5.6 Terra: $0.44 Gemini 3.1 Pro Preview: $0.44 Claude Opus 5: $1.00 GPT-5.6 Sol: $1.10 Claude Fable 5: $2.00 基本计算公式为： 总成本 = [(输入 token 数 ÷ 1,000,000) × 输入价格] + [(输出 token 数 ÷ 1,000,000) × 输出价格] 在此示例中，最便宜与最昂贵选项之间的差异超过 100 倍。这并不意味着最便宜的模型自动就是最佳选择。这些模型在推理质量、编码性能、上下文处理、速度、可靠性和工具调用能力方面差异显著。 最具成本效益的配置可能是模型路由，而不是依赖单一提供商： 廉价模型用于分类、提取、翻译和简短摘要 中档模型用于日常代理和结构化生成 高级模型用于复杂推理、编码和高风险任务 输出密集型应用应特别关注输出定价。一个输入 token 便宜的模型，如果生成较长的响应，仍然可能变得昂贵。 我运营 Karekod Blog，并在以下链接发布了完整对比，包括全部 18 个模型、输入/输出价格、土耳其里拉换算和计算公式：https://www.karekod.org/blog/yapay-zeka-token-fiyati/ 这些数据已与六家提供商的官方定价页面核对。在您的实际项目中，目前哪个模型提供了最佳的质量价格比？ 披露：我管理上面链接的网站。本帖子使用 AI 辅助整理，而价格则依据官方提供商文档进行了核对。